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title: 【Paper&Hacks 特別会 vol.93】AIを教育にどう活かす？松尾研のプロジェクト「Quri」の取り組み
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author: [松尾研LLMコミュニティ](https://image.docswell.com/user/matsuo-lab_llm)
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description: 本イベントは、原則毎週火曜日20:00から松尾・岩澤研究室 LLMコミュニティが主催するLLMに関する輪読会 & 実装のオンラインイベントです。  【アーカイブはこちら】 https://youtu.be/5oIwK5s4G3Q?si=mPJAFyKZyN3rrxWr  【イベント概要】 対象: 普段から論文を読んでいる/普段からLLMの実装を行なっている方々  レベル: ★★★★☆　(Expert)  発表者: 大山慧士郎（松尾研 Quri プロダクトマネージャー／エンジニア）  タイトル: 『AIを教育にどう活かす？松尾研のプロジェクト「Quri」の取り組み』  発表カテゴリ: やや実践寄り（ハンズオンやコード解説が多め）  イベント内容：松尾研で開発・導入が進められている学習プラットフォーム「Quri」。その中でAIがどのような形で組み込まれているか、今後の構想とともにご紹介します（RAGやデータパイプラインの運用、学習トピックや問題生成への活用など）。  扱う論文：なし  【松尾研LLMコミュニティについて】 松尾研LLMコミュニティは、「大規模言語モデルについて知って学べるオンライン空間」として、東京大学松尾・岩澤研究室が運営するコミュニティです。現在、学生を中心とした16,000名以上が、原則無償で参加しています。  ※ 現在、松尾研LLMコミュニティへの新規参加申込み受付を停止しております。  ーーー  【松尾研大規模言語モデル講座開講のお知らせ】  昨年大好評だった松尾研大規模言語モデル講座を今年も完全オンラインにて開講いたします！ 今年は内容をグレードアップし、大規模言語モデル1,2,3の3段階構成でお送りすることになりました。 生成AIの基盤技術である大規模言語モデル（LLM）の原理からアーキテクチャーまで取り扱う実践的な講義となっております。座学のみならず演習を通して、手を動かしながら技術を深く理解し、幅広いトピックを網羅します。  詳細は以下のURLからご覧ください！ 大規模言語モデル1：https://x.gd/Dy8yg  ※事前に受講申込が必須 ※参加対象者やその他条件がございますので、必ずHPをご確認下さい。
published: August 13, 26
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Paper & Hacks 特別会
AIを教育にどう活かす？松尾研のプロジェクト「Quri」の取り組み
2026年5月27日
許諾なく撮影や第三者へ
の開示を禁止します
©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO


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自己紹介
このプロジェクトに参加した経緯
ChatbotPJ プロダクトマネージャー∕エンジニア
2024年のLLM講座を受講したのがきっかけ。
修了⽣向けにメンバー募集していたこのプロジェクトを
⾒つけて、ちょうど個⼈的にRAGエージェントを開発し
ていたこともあり、「数千⼈を対象に運⽤されている
LLMプロダクトの開発に関わってみたい‧最新のRAG⼿
法やAI技術に触れる機会が欲しい」と思って応募。
大山 慧士郎
経歴
LINE株式会社でライブ配信アプリや検索サービスの企画‧開発ディレク
ションを経験したのち、2021年3⽉よりREADYFOR株式会社にプロダクト
マネージャーとして⼊社。
直近では社内データ分析エージェントの独⾃開発や新規プロダクトの⽴
ち上げを担当。
2025年3⽉からは松尾‧岩澤研究室のチャットボットPJに開発メンバーと
しても活動。
RAGとAIエージェントによるQ&Aシステムの実装を⾏いながら、
中⻑期ロードマップの策定も含めたプロダクトマネジメントに従事。
@kecy_ja
@kecbigmt
このプロジェクトでの役割
プロダクトマネジメントから実装まで何でもやるマン
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開発に向けた要件定義の取りまとめ
実装‧リファクタリング‧QA‧リリース
中⻑期の⽅針議論のリード
PRD（プロダクト要求仕様書）やロードマップの策定
新規プロダクトの設計‧技術選定‧開発進⾏
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Agenda
1
Quriとは？
2
Quriの導入・利用状況
3
プロダクト戦略
4
QuriでのAI利用
5
質疑応答
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1. Quriとは？
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Quri（キューリ） とは？
松尾研講座向けにカスタマイズされた学習支援・質問応答システム
学習者ごとに質問や学習のログが蓄積され、学習体験の最適化に活用できる
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Quriの主要機能
AIに質問すると講座内容に基づく回答を得られる
講座教材・方針に沿った回答が生成されることで受講者による自己解決を後押し・講師の負担を軽減
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Quriの主要機能
教材閲覧 × AI質問
講師がアップロードした講義スライドやNotebookを閲覧しながらAIに質問できる
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Quriの主要機能
AIでは解消しない疑問は、講師にも質問できる
AIの回答に「講師に質問する」ボタンを表示可能。受講者の疑問解決を講師・TAも一緒にサポート
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Quriの主要機能
時間計測つきの理解度チェック機能
過去の回答履歴をもとにパーソナライズされていく出題アルゴリズムにより、一人ひとりの復習を最適化
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# Page. 10

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Quriの主要機能
日英併用講義にも対応
ユーザーの設定に応じて表示言語を切り替えることが可能（運営側で併記対応）
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# Page. 11

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Quriの主要機能
運営向け管理画面
コース・講義ごとの教材、理解度チェック問題や受験履歴を管理・閲覧できる
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2. Quriの導入・利用状況
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導入状況
LLM・Physical AIなど４講座に導入済み
1万人以上の受講生にリーチできる状態
導入済み
導入予定
本日開講
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利用状況
一定のユーザー規模を確保でき、対話データが蓄積していく好循環が生まれている
登録ユーザー
チャット利用者
ユーザー発話数
7,552人
3,446人
30,816件
（IDベース）
（45.6%）
（平均8.9件/人）
週別のユーザー発話数
LLM講座で
正式導入
Physical AIで
正式導入
DL基礎で
試験導入
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利用状況
その一方で、理解度チェックには運用の課題があり、利用数は少ない
理解度チェック利用者
受験数
202人 （2.7%）
534件
直接要因
事前に問題を登録するための運用を確立できていない
（今のところ問題登録できているのは1講座のみ）
DL基礎で
試験導入
Physical AI開講
LLM講座開講
根本にある課題
手動登録には限界があるので、教材に基づいて問題生成す
る機能を提供しているが、その品質の安定性や品質チェック
の工数に課題がある
→問題生成品質の改善・運用サポートの強化を進めている
週別の理解度チェック受験数
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ユーザーからの声
受講生から好評の声は多く、手応えは十分。フィードバックをもとに継続改善を続ける
Quriを実際使ってみて、⾮常にありがたく利⽤させて
いただきました。講義内容から派⽣した疑問なども答
えてくれるのでぜひ活⽤していきたいと思います。今
回の講義が終了しても消化不良になっている部分など
もこのQuriを使って復習していきたいです。⽉額料⾦
のサービスでもいいと思いました。
思っていたより反応が早くてびっくりしました。＜中略＞
Geminiに同じ質問（CNNとMLPの違いについて説明をし
て）をしてみましたが、Quriのほうが講義内容に沿ってい
て、よりわかりやすかったです。
DL基礎第5回
DL基礎第12回
かなり便利です。今回は動画を観ながら疑問に思った
点を直ぐに質問しました。直ぐに質問への回答がある
ことで理解が進みました。
DL基礎第10回
要約や質問回答を素早く提⽰され、
⾝近なほかのAIに劣らない使⽤感だった。
DL基礎第7回
⼊⼒した以上の情報を持たないため、結局
NotebookLMを使ったほうが学習効率がよい
DL基礎第6回
資料に基づいて解説してくれるので、資料の理解や解
説には優れていると思う⼀⽅。どうしても納得いかな
い部分を深堀していくと、回答が納得いくものが得ら
れにくくなり、その点に関しては通常のChatGPTの⽅
が使いやすい部分がある。
DL基礎第6回
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3. プロダクト戦略
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プロダクト戦略
プロダクトビジョン
生成AIが知識を代替する時代に、
人間の「理解」を捉え、育て、社会につなぐ
コアバリュー
学ぶ意欲さえあれば「AI時代に活躍できる実力」が育つ
プロダクト戦略
「学びのモビリティシステム」の実現
※上記は現時点の内容で、状況に応じて随時アップデートされます
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# Page. 19

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学びのモビリティシステム
意欲ある学習者たちをそれぞれの目指す先へ導くために、
必要な構成要素を揃えて機能させる
1. Acceleration___
2. Navigation___
×
学ぶ意欲を推進力に変換する
●
●
×
3. Infrastructure___
学習者の理解を捉えて導く
学習における障壁・摩擦の最小化
学ぶ意欲の燃費向上・習慣化
●
●
理解状態の客観評価・可視化
適応的な進路補正・提案
全学習者を支える交通網
●
●
知識・教材・問いの体系化
学習者の流入経路の確保
※上記は現時点の内容で、状況に応じて随時アップデートされます
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# Page. 20

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現在の注力施策マッピング
1. Acceleration___
2. Navigation___
×
学ぶ意欲を推進力に変換する
●
●
学習における障壁・摩擦の最小化
学ぶ意欲の燃費向上・習慣化
×
3. Infrastructure___
学習者の理解を捉えて導く
●
●
理解状態の客観評価・可視化
適応的な進路補正・提案
全学習者を支える交通網
●
●
知識・教材・問いの体系化
学習者の流入経路の確保
現在の重点目標
受講生が抱く疑問を速やかに
効率よく解消できる基盤を整える
理解度を測定するために
必要なデータが集まるようにする
できるだけ多くの松尾研の講座で
Quriを正式導入・本格運用する
UX改善を重ねて Quriによる学習を
受講生にとっての当たり前にする
講師・ TA・講義チームが
Quriを支障なく運用できるよう支援する
注力施策テーマ
RAGの回答品質・速度・コストの
バランスを最適化する
※上記は現時点の内容で、状況に応じて随時アップデートされます
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# Page. 21

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5. QuriでのAI利用
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# Page. 22

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Quriシステムの大まかな内部構成
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外部サービスとの連携
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教材のアップロード機能 & 自動インデックス化
管理画面からステータス確認可能
AWSのStep Functionsにより、処理のステップを制御
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教材をブロックに分けてテキスト化
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講義ごとの学習トピックの登録候補生成
インデックス化済みの教材をもとにして、トピックの候補を生成する
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# Page. 26

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理解度チェック問題の下書き生成
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# Page. 27

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